python函数传参规则 python函数参数传递

python怎么传参

Python函数参数传递机制问题在本质上是调用函数（过程）和被调用函数（过程）在调用发生时进行通信的方法问题。基本的参数传递

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机制有两种：值传递和引用传递。值传递（passl-by-value）过程中，被调函数的形式参数作为被调函数的局部变量处理，即在堆栈中开

辟了内存空间以存放由主调函数放进来的实参的值，从而成为了实参的一个副本。值传递的特点是被调函数对形式参数的任何操作都是作

为局部变量进行，不会影响主调函数的实参变量的值。（推荐学习：Python视频教程）

引用传递(pass-by-reference)过程中，被调函数的形式参数虽然也作为局部变量在堆栈中开辟了内存空间，但是这时存放的是由主调函

数放进来的实参变量的地址。被调函数对形参的任何操作都被处理成间接寻址，即通过堆栈中存放的地址访问主调函数中的实参变量。正

因为如此，被调函数对形参做的任何操作都影响了主调函数中的实参变量。

python 函数参数类型

python 的函数参数类型分为4种：

1.位置参数：调用函数时根据函数定义的参数位置来传递参数，位置参数也可以叫做必要参数，函数调用时必须要传的参数。

当参数满足函数必要参数传参的条件，函数能够正常执行：

add(1,2) #两个参数的顺序必须一一对应，且少一个参数都不可以

当我们运行上面的程序,输出:

当函数需要两个必要参数，但是调用函数只给了一个参数时，程序会抛出异常

add(1)

当我们运行上面的程序,输出：

当函数需要两个必要参数，但是调用函数只给了三个参数时，程序会抛出异常

add(1,2,3)

当我们运行上面的程序,输出

2.关键字参数：用于函数调用，通过“键-值”形式加以指定。可以让函数更加清晰、容易使用，同时也清除了参数的顺序需求。

add(1,2) # 这种方式传参，必须按顺序传参：x对应1，y对应:2

add(y=2,x=1) #以关健字方式传入参数（可以不按顺序）

正确的调用方式

add(x=1, y=2)

add(y=2, x=1)

add(1, y=2)

以上调用方式都是允许的，能够正常执行

错误的调用方式

add(x=1, 2)

add(y=2, 1)

以上调用都会抛出SyntaxError 异常

上面例子可以看出：有位置参数时，位置参数必须在关键字参数的前面，但关键字参数之间不存在先后顺序的

3.默认参数：用于定义函数，为参数提供默认值，调用函数时可传可不传该默认参数的值，所有位置参数必须出现在默认参数前，包括函数定义和调用，有多个默认参数时，调用的时候，既可以按顺序提供默认参数，也可以不按顺序提供部分默认参数。当不按顺序提供部分默认参数时，需要把参数名写上

默认参数的函数定义

上面示例第一个是正确的定义位置参数的方式，第二个是错误的，因为位置参数在前，默认参数在后

def add1(x=1,y) 的定义会抛出如下异常

默认参数的函数调用

注意：定义默认参数默认参数最好不要定义为可变对象，容易掉坑

不可变对象：该对象所指向的内存中的值不能被改变，int,string,float,tuple

可变对象，该对象所指向的内存中的值可以被改变，dict,list

这里只要理解一下这个概念就行或者自行百度，后续会写相关的专题文章讲解

举一个简单示例

4.可变参数区别:定义函数时，有时候我们不确定调用的时候会多少个参数,j就可以使用可变参数

可变参数主要有两类：

*args: (positional argument) 允许任意数量的可选位置参数(参数),将被分配给一个元组, 参数名前带*，args只是约定俗成的变量名，可以替换其他名称

**kwargs：(keyword argument) 允许任意数量的可选关键字参数，,将被分配给一个字典，参数名前带**，kwargs只是约定俗成的变量名，可以替换其他名称

*args 的用法

args 是用来传递一个非键值对的可变数量的参数列表给函数

语法是使用 符号的数量可变的参数; 按照惯例,通常是使用arg这个单词，args相当于一个变量名，可以自己定义的

在上面的程序中,我们使用* args作为一个可变长度参数列表传递给add()函数。 在函数中,我们有一个循环实现传递的参数计算和输出结果。

还可以直接传递列表或者数组的方式传递参数,以数组或者列表方式传递参数名前面加（*） 号

理解* * kwargs

**kwargs 允许你将不定长度的键值对, 作为参数传递给函数，这些关键字参数在函数内部自动组装为一个dict

下篇详细讲解 *args, **kwargs 的参数传递和使用敬请关注

Python 的函数是怎么传递参数的

对象vs变量

在python中，类型属于对象，变量是没有类型的，这正是python的语言特性，也是吸引着很多pythoner的一点。所有的变量都可以理解是内存中一个对象的“引用”，或者，也可以看似c中void*的感觉。所以，希望大家在看到一个python变量的时候，把变量和真正的内存对象分开。

类型是属于对象的，而不是变量。

这样，很多问题就容易思考了。

例如：

对象vs变量

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nfoo = 1 #一个指向int数据类型的nfoo（再次提醒，nfoo没有类型）lstFoo = [1] #一个指向list类型的lstFoo，这个list中包含一个整数1

可更改(mutable)与不可更改(immutable)对象

对应于上一个概念，就必须引出另了另一概念，这就是可更改（mutable）对象与不可更改（immutable）对象。

对于python比较熟悉的人们都应该了解这个事实，在python中，strings, tuples, 和numbers是不可更改的对象，而list,dict等则是可以修改的对象。那么，这些所谓的可改变和不可改变影响着什么呢？

可更改vs不可更改

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nfoo = 1nfoo = 2lstFoo = [1]lstFoo[0] = 2

代码第2行中，内存中原始的1对象因为不能改变，于是被“抛弃”，另nfoo指向一个新的int对象，其值为2

代码第5行中，更改list中第一个元素的值，因为list是可改变的，所以，第一个元素变更为2。其实应该说，lstFoo指向一个包含一个对象的数组。赋值所发生的事情，是有一个新int对象被指定给lstFoo所指向的数组对象的第一个元素，但是对于lstFoo本身来说，所指向的数组对象并没有变化，只是数组对象的内容发生变化了。这个看似void*的变量所指向的对象仍旧是刚刚的那个有一个int对象的list。

如下图所示：

Python的函数参数传递：传值？引用？

对于变量（与对象相对的概念），其实，python函数参数传递可以理解为就是变量传值操作，用C++的方式理解，就是对void*赋值。如果这个变量的值不变，我们看似就是引用，如果这个变量的值改变，我们看着像是在赋值。有点晕是吧，我们仍旧据个例子。

不可变对象参数调用

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def ChangeInt( a ): a = 10nfoo = 2 ChangeInt(nfoo)print nfoo #结果是2

这时发生了什么，有一个int对象2，和指向它的变量nfoo，当传递给ChangeInt的时候，按照传值的方式，复制了变量nfoo的值，这样，a就是nfoo指向同一个Int对象了，函数中a=10的时候，发生什么？（还记得我上面讲到的那些概念么），int是不能更改的对象，于是，做了一个新的int对象，另a指向它（但是此时，被变量nfoo指向的对象，没有发生变化），于是在外面的感觉就是函数没有改变nfoo的值，看起来像C++中的传值方式。

可变对象参数调用

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def ChangeList( a ): a[0] = 10lstFoo = [2]ChangeList(lstFoo )print nfoo #结果是[10]

当传递给ChangeList的时候，变量仍旧按照“传值”的方式，复制了变量lstFoo 的值，于是a和lstFoo 指向同一个对象，但是，list是可以改变的对象，对a[0]的操作，就是对lstFoo指向的对象的内容的操作，于是，这时的a[0] = 10，就是更改了lstFoo 指向的对象的第一个元素，所以，再次输出lstFoo 时，显示[10]，内容被改变了，看起来，像C++中的按引用传递。

python怎么向类中的函数传递参数

Python中函数参数的传递是通过“赋值”来传递的。但这条规则只回答了函数参数传递的“战略问题”，并没有回答“战术问题”，也就说没有回答怎么赋值的问题。函数参数的使用可以分为两个方面，一是函数参数如何定义，二是函数在调用时的参数如何解析的。而后者又是由前者决定的。函数参数的定义有四种形式：

1. F(arg1,arg2,...)

2. F(arg2=value,arg3=value...)

3. F(*arg1)

4. F(**arg1)

第1 种方式是最“传统”的方式：一个函数可以定义不限个数参数，参数（形式参数）放在跟在函数名后面的小括号中，各个参数之间以逗号隔开。用这种方式定义的函数在调用的时候也必须在函数名后的小括号中提供相等个数的值（实际参数），不能多也不能少，而且顺序还必须相同。也就是说形参和实参的个数必须一致，而且想给形参1的值必须是实参中的第一位，形参与实参之间是一一对应的关系，即“形参1=实参1 形参2=实参2...”。很明显这是一种非常不灵活的形式。比如："def addOn(x,y): return x + y"，这里定义的函数addOn，可以用addOn(1,2)的形式调用，意味着形参x将取值1,主将取值2。addOn(1,2,3)和addOn (1)都是错误的形式。

第2种方式比第1种方式，在定义的时候已经给各个形参定义了默认值。因此，在调用这种函数时，如果没有给对应的形式参数传递实参，那么这个形参就将使用默认值。比如：“def addOn(x=3,y=5): return x + y”，那么addOn(6,5)的调用形式表示形参x取值6，y取值5。此外，addOn(7)这个形式也是可以的，表示形参x取值7，y取默认值5。这时候会出现一个问题，如果想让x取默认值，用实参给y赋值怎么办？前面两种调用形式明显就不行了，这时就要用到Python中函数调用方法的另一大绝招 ──关健字赋值法。可以用addOn(y=6)，这时表示x取默认值3，而y取值6。这种方式通过指定形式参数可以实现可以对形式参数进行“精确攻击”，一个副带的功能是可以不必遵守形式参数的前后顺序，比如：addOn(y=4,x=6)，这也是可以的。这种通过形式参数进行定点赋值的方式对于用第1种方式定义的函数也是适用的。

上面两种方式定义的形式参数的个数都是固定的，比如定义函数的时候如果定义了5个形参，那么在调用的时候最多也只能给它传递5个实参。但是在实际编程中并不能总是确定一个函数会有多少个参数。第3种方式就是用来应对这种情况的。它以一个*加上形参名的方式表示，这个函数实际参数是不一定的，可以是零个，也可以是N个。不管是多少个，在函数内部都被存放在以形参名为标识符的tuple中。比如：

对这个函数的调用addOn() addOn(2) addOn(3,4,5,6)等等都是可以的。

与第3种方式类似，形参名前面加了两个*表示，参数在函数内部将被存放在以形式名为标识符的dictionary中。这时候调用函数必须采用key1=value1、key2=value2...的形式。比如：

1. def addOn(**arg):

2. sum = 0

3. if len(arg) == 0: return 0

4. else:

5. for x in arg.itervalues():

6. sum += x

7. return sum

那么对这个函数的调用可以用addOn()或诸如addOn(x=4,y=5,k=6)等的方式调用。

上面说了四种函数形式定义的方式以及他们的调用方式，是分开说的，其实这四种方式可以组合在一起形成复杂多样的形参定义形式。在定义或调用这种函数时，要遵循以下规则：

1. arg=value必须在arg后

2. *arg必须在arg=value后

3. **arg必须在*arg后

在函数调用过程中，形参赋值的过程是这样的：

首先按顺序把“arg”这种形式的实参给对应的形参

第二，把“arg=value”这种形式的实参赋值给形式

第三，把多出来的“arg”这种形式的实参组成一个tuple给带一个星号的形参

第四，把多出来的“key=value”这种形式的实参转为一个dictionary给带两个星号的形参。

例子：

1. def test(x,y=5,*a,**b):

2. print x,y,a,b

就这么一个简单函数，来看看下面对这个函数调用会产生什么结果：

test(1) === 1 5 () {}

test(1,2) === 1 2 () {}

test(1,2,3) === 1 2 (3,) {}

test(1,2,3,4) === 1 2 (3,4)

test(x=1) === 1 5 () {}

test(x=1,y=1) === 1 1 () {}

test(x=1,y=1,a=1) === 1 1 () {'a':1}

test(x=1,y=1,a=1,b=1) === 1 1 () {'a':1,'b':1}

test(1,y=1) === 1 1 () {}

test(1,2,y=1) === 出错，说y给赋了多个值

test(1,2,3,4,a=1) === 1 2 (3,4) {'a':1}

test(1,2,3,4,k=1,t=2,o=3) === 1 2 (3,4) {'k':1,'t':2,'o':3}

Python参数类型

上一期我们学习参数传递怎么传递，也了解了参数的几种类型。

首先，我们再来回顾一下，形参和实参:

形参是在定义函数时定义的，放在函数名后面的圆括号里,可为空

实参是调用函数时为形参传入具体的参数值

简单总结一下，谁调用函数，谁就负责传入参数。

好呐，本期我们来详细学习函数几种参数类型，大纲如下：

python函数的参数名是无意义的，Python允许在调用函数时通过通过名字来传入参数值。

位置参数：按照形参位置传入的参数

调用函数时，实参默认按位置顺序传递的。同时实参个数也要和形参匹配

举一个小栗子

如果实参的个数与形参不匹配时，调用函数运行就会报错

Python中，形参与调用函数紧密联系在一起的。

关键字参数：调用函数时，使形参名称来传递参数，形式为“形参名=实参”

关键字参数，又叫命名参数，传递时无需考虑参数位置和顺序

举一个小栗子

默认参数：定义函数时，我们可以为形参提前设置具体的值。

在定义函数时，默认参数要放到位置等其他参数后面

在调用函数时，默认参数是可选的。如果传入新值，则会覆盖默认值

举一个小栗子

注意，默认值不能位于位置参数前面，否则程序会报错误

不定长参数又名可变参数。

不定长参数指的是可变数量的参数，分两种情况：

如果不定长参数后面，可以新增参数吗？

我们通过例子来看,会发生什么？

运行上面的程序，Python解释器会报错

原因是，形参a已经是不定长参数，我们调用的test(2,3,4)传入的三个实参,系统自动把它们属于形参a的值，形参b 和形参c就等于没有值传入，这时候系统就认为，调用函数的对象，参数没有传够。

为了解决这一报错，python引入了 强制命名参数

规定，调用不定参数后面有跟位置参数的函数时，传入给位置参数时，必须要强制命名参进行传参。

逆向参数收集针对的对象传入函数的实参

调用函数时，如果实参是元组，列表或者字典，通过在实参前面加入星号，可以自动把元素进行隔开，然后再转入给函数进行处理

举一个小栗子

本期，我们详细学习了参数几种类型，为后面我们学习函数，打好基础。

实践是检验真理的过程，大家多动手练习练习，会有不一样的奇妙旅程~

好呐，以上是本期内容，欢迎大佬们评论区指正~